开放海象增强数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：自动化评分,自然语言处理,深度学习,教育技术,GPT模型,数据增强,模型训练,机器学习评估,多语言模型,教育分析
数据概述：
本数据集旨在提升自动化作文评分模型的性能，通过深度学习技术优化模型表现。数据集整合了FLAN集合中的数据实例，并加入了由GPT-3.5和GPT-4生成的回应，形成了一个多样且上下文丰富的真实数据资源。数据集采用表格格式，包含以下关键字段：唯一标识符（id）、系统提示（system prompt）、问题（question）、回答（response）以及标签（label，标注为“True”表示理想回答，“False”表示错误但接近正确的回答）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于自动化评分模型的训练与优化、教育技术研究、自然语言处理模型的性能评估以及多语言模型的开发。研究人员可以利用此数据集进行模型性能测试和改进；教育机构可以借此开发更精准的作文评分工具；技术开发者可将其用于训练和评估生成式AI模型，提升模型的逻辑推理和上下文理解能力。此外，数据集还支持跨语言模型的训练，有助于推动多语言教育技术的发展。
